Recapitulare

Procesarea limbajului natural cu spaCy

Azadeh Mobasher

Principal data scientist

Capitolul 1 - Introducere în NLP și spaCy

Utilizarea pipeline-urilor de procesare text din spaCy pentru extragerea caracteristicilor lingvistice:

Pipeline de limbaj spaCy

Lucrul cu clasele Doc, Token și Span din spaCy și predicția similarităților semantice cu vectori de cuvinte:

Analogii și operații cu vectori

Scrierea de șabloane de potrivire pentru extragerea termenilor și frazelor cu Matcher și PhraseMatcher din spaCy:

matcher = Matcher(nlp.vocab)
pattern = [{"LOWER": "good"}, {"LOWER": {"IN": ["morning", "evening"]}}]
matcher.add("morning_greeting", [pattern])

matcher = PhraseMatcher(nlp.vocab, attr = "LOWER")
patterns = [nlp.make_doc(term) for term in terms]
matcher.add("InvestmentTerms", patterns)

Exemplu de NER în domeniul medical

Procesarea limbajului natural cu spaCy